模型蒸馏 Knowledge Distillation

模型蒸馏是一种将大型模型（教师模型）的知识迁移到小型模型（学生模型）的技术，旨在让小模型在保持性能的同时降低计算资源消耗。其核心是通过对齐两者的输出分布（如概率或特征），使学生模型模仿教师模型的决策逻辑。根据实现方式，分为黑盒蒸馏（仅利用教师模型的输出结果）和白盒蒸馏（额外利用中间层信息）。

蒸馏原理

蒸馏的底层逻辑是知识迁移。教师模型的输出（如分类概率）包含隐式知识（软目标），通过损失函数（如KL散度）驱动学生模型的输出与之对齐。同时，学生模型的结构可能被简化或调整，以适配资源限制。例如，白盒蒸馏会利用中间层的特征相似性，而黑盒蒸馏仅依赖最终预测结果。

模型蒸馏实践案例

Qwen2.5系列：通过白盒蒸馏实现，利用前向KL散度对齐教师和学生模型的输出，代码开源且效果接近原模型。
Deekseek R1：蒸馏过的小模型（8B参数的Deepseek-R1-Distill）在医疗领域微调，性能媲美大模型，且部署成本降低90%。
OpenAI实践：通过蒸馏将500B参数模型压缩到100B，训练时间从1个月缩短至1周，大幅降低成本。

总结

模型蒸馏就是大教小：大模型当老师，总结解题套路：小模型当学生，模仿套路快速出师。技术原理是通过损失函数让学生的答案尽量像老师，而实际应用（如qwen2.5、deepseek）证明，小模型不仅省钱省电，还能在某些特定任务中青出于蓝。未来，随着算法优化，蒸馏会成为大模型落地的重要瘦身术。